Desconstruindo o transformador: LLMs de incorporações à atenção

Para aproveitar verdadeiramente o poder da IA generativa, os desenvolvedores devem entender os mecanismos subjacentes que impulsionam essas ferramentas poderosas, como a capacidade de gerar modelos de linguagem de alto nível (LLMs) e de processar dados de forma mais rápida e eficiente. Este curso fornece uma análise prática e orientada por conceitos da arquitetura do Transformer, o motor por trás de todos os LLMs modernos.No final, você passará de um consumidor de LLM para um desenvolvedor que entende seu funcionamento interno, permitindo o desenvolvimento de aplicativos e a solução de problemas mais inteligentes. O que você vai aprender: * Entenda os fundamentos matemáticos de incorporações de palavras e processos de tokenização. * Dominar o conceito do mecanismo de atenção e como ele processa dependências sequenciais em dados. * Aplique o conhecimento das pilhas de codificador e decodificador dentro da arquitetura completa do transformador. * Saiba como a codificação posicional permite que os modelos processem informações sequenciais de forma eficaz. * Pratique técnicas eficazes de Prompt Engineering para controlar de forma confiável a saída e o comportamento do modelo. * Configurar padrões básicos de geração aumentada de recuperação (RAG) para aterramento de LLMs em fontes de dados externas. Começamos definindo a terminologia essencial e explorando como a linguagem natural é convertida em vetores utilizáveis.Em seguida, desmontamos sistematicamente os componentes principais do transformador, culminando em estratégias práticas para interagir e implantar LLMs modernos. Este curso é projetado para desenvolvedores, engenheiros e entusiastas técnicos que são novos na mecânica interna da IA generativa.Não é necessária experiência prévia de aprendizado profundo; Começamos com conceitos fundamentais. Comece a construir uma base técnica robusta para trabalhar com modelos de linguagem grandes hoje mesmo.